Tesis:
Support analysis method in political news posts on social network
- Autor: OLIMPIO DA SILVA, Rogério
- Título: Support analysis method in political news posts on social network
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE INGENIERÍA AGRONÓMICA, ALIMENTARIA Y DE BIOSISTEMAS
- Departamentos: INGENIERIA AGROFORESTAL
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/79766/
- Director/a 1º: LOSADA GONZÁLEZ, Juan Carlos
- Director/a 2º: BORONDO BENITO, Javier
- Resumen: This doctoral thesis aims to thoroughly investigate the sentiments and emotions expressed through news headlines, focusing on a variety of news agencies, particularly in the context of the 2018 Brazilian elections. In acknowledgment of the vital role of social networks in information dissemination, news agencies are progressively shifting towards digital platforms, with a specific emphasis on strategically distributing headlines to engage their audience and activate existing contact networks.
Likewise, political actors are aware that social networks influence people in all social areas. All types of people can freely post and read any other opinion, impacting behaviors, shaping mindsets, and influencing social opinions globally. Furthermore, its impact on elections is increasingly recognized. Therefore, political parties and candidates are placing great emphasis on establishing a robust online presence. It incorporates social media analysts, specialists, and marketing experts, and the list continues to grow yearly. The online political landscape is marked by extreme polarities on both sides, with passionate individuals actively sharing their opinions on social media, including indiscriminately spreading news headlines with their followers and opponents.
Despite a prevalence of neutral sentiments, our focus remains on the prevalence of not neutral emotions. We conducted a thorough analysis of how different agencies expressed emotions towards specific candidates, emphasizing the need to understand the constancy of these emotions throughout the election period. Employing machine learning techniques to measure emotional consistency, we introduce a method that elucidates patterns of support based on the emotions consistently articulated in news agency posts about each candidate.
We aim to present discernible emotional patterns within these posts, shedding light on news agencies' stances toward individual candidates, which can be explored in other scenarios, such as for other election pools, languages and social networks.
To do this, we have developed an original methodology based on machine learning and natural language processing (NLP) techniques such as Naive Bayes classification and stemming calculation to analyze sentiments and emotions. Although the vast majority of posts may exhibit neutral sentiments according to the Naive Bayes methodology, when analyzing emotions, one does not find neutrality but relatively straightforward and identifiable emotions following Ekman's six basic emotions (happiness, disgust, fear, anger, surprise, and sadness).
While news agencies are expected to maintain neutrality in their headlines regarding political candidates, our analysis of emotions uncovers nuanced associations. To achieve this, we introduce a metric, 'S,' representing the level of support or opposition that a news agency's message conveys toward each candidate. 'S' relies on multiple emotion-related parameters, calculated individually for each case study.
Additionally, we introduce the metric 'R,' derived by summing the 'S' values for all messages from a news agency related to a particular candidate, offering insights into the agency's relationship with that candidate.
In our case study, we examined the 2018 Brazilian elections, monitoring daily tweets of headlines from 36 prominent Brazilian news agencies, beginning months before the electoral period and continuing for several months after the elections. To account for the influence of language on natural text processing and classification, we conducted a comparative analysis using the message's native language (Brazilian Portuguese) and an alternative approach involving automatic translation to English before classification. The results indicate that stemming messages in Portuguese is the most efficient method, achieving an accuracy rate of 91.7%.
Our analysis uncovers distinctive patterns, indicating the consistency of emotional scores over time in the relationship between news agencies and presidential candidates. Notably, some agencies adopt either supportive or oppositional stances. In summary, the combination of news agencies' positions toward each candidate reflects a persistent trend of support or opposition throughout the electoral process.
This study paves the way for the use of the same method created to deepen the analysis of the relationship between similar publications in different languages, geographical contexts, social networks, and historical moments.
To put the study in context, we present the political scenario and social polarization in the thesis, explaining the Brazilian background situation during the electoral moment in 2018. Giving context to the political parties, the presidential candidates, and the different actors participating in the historical event.
RESUMEN
Esta tesis doctoral tiene como objetivo investigar en profundidad los sentimientos y emociones expresados a través de titulares de noticias, centrándose en diversas agencias de noticias, especialmente en el contexto de las elecciones brasileñas de 2018. Reconociendo el papel vital de las redes sociales en la difusión de información, las agencias de noticias están cambiando progresivamente hacia plataformas digitales, con un énfasis especifico en la distribución estratégica de titulares para involucrar a su audiencia y activar redes de contacto existentes.
Asimismo, los actores políticos son conscientes de que las redes sociales influyen en las personas en todas las áreas sociales. Todo tipo de personas pueden publicar y leer libremente cualquier otra opinión, lo que afecta a comportamientos, moldea mentalidades e influye en opiniones sociales a nivel global. Además, su impacto en las elecciones se reconoce cada vez mas. Por lo tanto, los partidos políticos y candidatos están poniendo un gran énfasis en establecer una sólida presencia en línea. Esto incluye analistas de redes sociales, especialistas y expertos en marketing, y la lista continúa creciendo año tras año.
El panorama político en línea se caracteriza por extremos en ambos lados, con personas apasionadas que comparten activamente sus opiniones en las redes sociales, incluyendo la difusión indiscriminada de titulares de noticias con sus seguidores y oponentes.
A pesar de la prevalencia de sentimientos neutrales, nuestro enfoque se centra en la prevalencia de emociones no neutrales. Llevamos a cabo un análisis exhaustivo de como diferentes agencias expresaron emociones hacia candidatos específicos, haciendo hincapié en la necesidad de comprender la constancia de estas emociones a lo largo del periodo electoral. Utilizando técnicas de aprendizaje automático para medir la consistencia emocional, presentamos un método que aclara patrones de apoyo basados en las emociones constantemente articuladas en las publicaciones de las agencias de noticias sobre cada candidato. Nuestro objetivo es presentar patrones emocionales discernibles dentro de estas publicaciones, arrojando luz sobre las posturas de las agencias de noticias hacia candidatos individuales, que pueden explorarse en otros escenarios, como otras elecciones, idiomas y redes sociales.
Para lograrlo, hemos desarrollado una metodología original basada en técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP), como la clasificación Naive Bayes y el cálculo de derivación, para analizar sentimientos y emociones. Aunque la gran mayoría de las publicaciones pueden exhibir sentimientos neutrales según la metodología Naive Bayes, al analizar las emociones, no se encuentra neutralidad, sino emociones relativamente sencillas e identificables siguiendo las seis emociones básicas de Ekman (felicidad, asco, miedo, ira, sorpresa y tristeza).
Si bien se espera que las agencias de noticias mantengan la neutralidad en sus titulares sobre candidatos políticos, nuestro análisis de las emociones descubre asociaciones matizadas. Para lograrlo, introducimos una métrica, 'S', que representa el nivel de apoyo u oposición que transmite el mensaje de una agencia de noticias hacia cada candidato. 'S' se basa en múltiples parámetros relacionados con las emociones, calculados individualmente para cada estudio de caso. Además, introducimos la métrica 'R', derivada de la suma de los valores 'S' para todos los mensajes de una agencia de noticias relacionados con un candidato en particular, ofreciendo información sobre la relación de la agencia con ese candidato.
En nuestro estudio de caso, examinamos las elecciones brasileñas de 2018, monitoreando los titulares diarios de 36 destacadas agencias de noticias brasileñas, comenzando meses antes del periodo electoral y continuando durante varios meses después de las elecciones. Para tener en cuenta la influencia del idioma en el procesamiento y clasificación de texto natural, realizamos un análisis comparativo utilizando el idioma nativo del mensaje (portugués brasileño) y un enfoque alternativo que involucra la traducción automática al inglés antes de la clasificación. Los resultados indican que la derivación de mensajes en portugués es el método más eficiente, alcanzando una tasa de precisión del 91.7%.
Nuestro análisis descubre patrones distintivos que indican la consistencia de las puntuaciones emocionales a lo largo del tiempo en la relación entre las agencias de noticias y los candidatos presidenciales. Es importante destacar que algunas agencias adoptan posturas de apoyo u oposición. En resumen, la combinación de las posiciones de las agencias de noticias hacia cada candidato refleja una tendencia persistente de apoyo u oposición a lo largo del proceso electoral.
Este estudio allana el camino para el uso del mismo método creado para profundizar en el análisis de la relación entre publicaciones similares en diferentes idiomas, contextos geográficos, redes sociales y momentos históricos. Para contextualizar el estudio, presentamos el escenario político y la polarización social en la tesis, explicando la situación de fondo en Brasil durante el momento electoral en 2018 y proporcionando contexto sobre los partidos políticos, los candidatos presidenciales y los diferentes actores que participaron en ese evento histórico.